基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法及系统。获取健康状态以及不同局部损伤状态下的智能非充气轮胎振动信号；采用小波信号消噪方法处理原始振动信号，根据信号的特性和需要突出的特征，选择适当的小波基函数、将原始振动信号进行小波分解，求取各个节点的小波系数；计算各节点能量以及总能量并求得每个节点的能量占比；建立小波包总能量变化率WER，比较RES值，判定智能非充气轮胎的损伤程度。本发明专利技术不仅提升了智能非充气轮胎损伤识别的精度和效率，还为智能驾驶领域的非充气轮胎应用提供了有力的技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能驾驶，尤其涉及基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法及系统。

技术介绍

1、结构的损伤信息总是包含于信号中，通过测量和计算结构中对损伤敏感的某种振动参数，可以识别出结构的损伤状态。对于这类的信号分析和处理技术而言，时间和频率是信号的两个重要因素。但是在以往的处理方法中，时间或者频率往往是两个单数的函数，彼此之间并没有建立联系。fourier变换的出现建立起了时间与频率的桥梁，但是其无法分析局部区域信号的局限性也限制了它的应用。小波变化的出现一定程度上弥补了fourier变换的不足，可以局部化地分析信号在时域和频域上的细节。在小波变换的基础上，小波包变换可以对信号进行更加精细且无冗余和疏漏的分析处理。这使得小波包变换在地震识别、语音识别、机械故障识别和工程结构损伤识别等领域中得到了广泛应用。

2、对于轮胎的损失识别而言，虽然目前已有相关的学者和研究机构基于胎压、加速度等信号提出了对于传统充气轮胎的损伤识别方法，但是针对于非充气轮胎损伤识别的研究还非常缺乏，尚未出现有效的识别方法。从信号分析的角度来看，非充气轮胎的局部损伤必然本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法，其特征在于：所述通过小波信号消噪方法处理原始振动信号包括选择Meyer小波为小波基函数进行小波包分解，通过一组共轭正交镜像滤波器组的频谱设置Meyer小波，频域公式表示为，

3.如权利要求2所述的基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法，其特征在于：所述信号分解包括对Meyer小波进行三层分解，信号f(t)经j层小波包分解，公示表示为，

4.如权利要求3所述的基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法，其特征在于：所述...

【技术特征摘要】

1.基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法，其特征在于：所述通过小波信号消噪方法处理原始振动信号包括选择meyer小波为小波基函数进行小波包分解，通过一组共轭正交镜像滤波器组的频谱设置meyer小波，频域公式表示为，

3.如权利要求2所述的基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法，其特征在于：所述信号分解包括对meyer小波进行三层分解，信号f(t)经j层小波包分解，公示表示为，

4.如权利要求3所述的基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法，其特征在于：所述求取各个节点的小波系数包括小波包系数为重构后各节点小波包系数，尺度函数和小波函数公式表示为，

5.如权利要求4所述的基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤诊断方法，其特征在于：所述尺度函数和小波函数包括满足函数的递推关系，表示为，

6.如权利要求5所述的基于小波包能量的智能非充气轮胎损伤...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓耀骥，陆柯宇，王志越，刘涛，吴国强，沈辉，龚俊杰，关栋，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：